报名｜第2期“DI极客说”，揭秘决策AI创新应用带来的行业变革
决策智能成为AI发展新方向，引领行业持续变革。
自AlphaGo战胜围棋冠军，人工智能便频繁被人们提起。人工智能的应用不仅仅局限于围棋，在工业界B端应用、生物领域、游戏AI、自动驾驶等各行各业都有着潜移默化的影响。
本期“DI极客说”技术沙龙，将为大家揭秘决策AI技术创新应用的革新趋势及布局。
“DI极客说”系列技术沙龙由上海人工智能实验室主办，全球高校人工智能学术联盟承办，商汤科技作为支持单位，AI研习社作为直播平台，PaperWeekly、机器学习算法与自然语言处理、深度强化学习实验室作为合作媒体联合打造。
“DI极客说”通过邀请多元化的技术专家，介绍决策AI相关领域的前沿科技成果，分享科研和产业化应用经验，共建“知识共享”的决策AI开源技术生态。
第二期“DI极客说”将于11月20日拉开帷幕，报名成功的小伙伴们均可免费参加！高校学者、业界专家以及众多关注AI的同行将齐聚线上，一起讨论交流“决策AI创新应用带来的行业变革与机会”。
参与本期技术沙龙，你将获得：
产学研界专家团的专业讲解与实时互动
了解决策AI行业发展趋势与成果应用
学习认证证书
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嘉宾及分享内容
范伟
联想研究院机器学习总监
范伟，现任联想研究院机器学习总监，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）专委会委员，中国图像图形学学会（CSIG）专委会委员，中国计算机学会（CCF）会员。发表40 余篇学术论文（同行应用累计700余次），拥有30余项授权专利。加入联想前，先后在理光、富士通从事文档图像分析研究，主持开发基于深度学习的手写体中文识别技术，在业界首次实现精度超过自然人的识别率，并成功应用于全国人口普查，全国经济普查等大型政府项目。目前全面负责联想人工智能实验室机器学习技术研发及行业应用，成果入围2021年国际运筹学“奥斯卡”奖- Franz Edelman Award，“IDC未来企业大奖—未来智能领军者”优秀案例，“CCF科学技术奖”科技进步优秀奖，2020年51CTO人工智能解决方案卓越奖，CSDN AI优秀案例实践奖。
报告题目：AI决策智能技术在联想的实践
随着AI浪潮不断地蓬勃发展，近一段时间来，面向B端产业的AI技术逐渐成为了领域热点与前沿。其中，结合人工智能与运筹优化的决策智能技术得到了行业的广泛关注。越来越多的企业已经深刻认识到决策智能技术的发展将会引领行业的持续变革。本次分享将结合AI+OR的技术趋势，介绍AI决策智能技术在联想的成功案例，并展望决策智能技术如何畅游B端应用的“蓝海”。
胡如云
中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员
胡如云，博士，中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员。本科和博士均毕业于清华大学，在校期间从事湍流数值模拟研究工作。目前从事蛋白质序列智能设计研究；采用数据驱动的方法，构建蛋白质功能预测模型、优化蛋白质序列、实现算法驱动的合成生物实验设计。已发表SCI论文4篇，最近综述了机器学习在合成生物领域的应用，并发表在《科学通报》。
报告题目：强化学习在生物设计中的应用及展望
通过介绍强化学习在生物序列设计和代谢途径设计中的应用，展示如何将生物设计问题抽象为强化学习问题，从而利用强化学习方法加速设计过程，提高设计质量。同时，提炼强化学习在生物领域应用面临的挑战及未来可能的发展方向。
周航
上海人工智能实验室OpenDILab开源智能平台核心研发人员，DI-star负责人
周航，上海人工智能实验室OpenDILab开源智能平台核心研发人员，DI-star负责人。主要负责游戏AI中的技术和落地研究。主要研究方向有大规模强化学习训练系统，复杂场景游戏AI设计，通用游戏AI设计等。
报告题目：决策AI 在游戏中的设计与应用
随着人工智能技术的发展，从Atari到AlphaGo再到星际争霸2，结合深度学习、强化学习以及大规模分布式平台训练出来的AI已经在各个竞技项目的水平已经比肩甚至超越了人类，但在复杂场景下AI仍然面临着巨大挑战，游戏AI落地还需解决训练成本，模型的泛化性和鲁棒性等多个难题。
陈若冰
上海人工智能实验室OpenDILab开源智能平台核心研发人员，DI-drive负责人
陈若冰，上海人工智能实验室OpenDILab开源智能平台核心研发人员，DI-drive负责人。主要从事决策AI算法在应用场景的研发创新优化。主要负责OpenDILab 中基于DI-drive的决策AI应用平台开发，包括自动驾驶训练平台DI-drive，交通信号控制任务，生物蛋白质、RNA序列搜索等任务。
报告题目：决策AI 应用与生态：优化+探索
人工智能技术已经进入从感知智能到决策智能演变的关键节点，决策AI技术的前沿进展和突破也到了在实际场景部署和应用的阶段。决策AI技术应用的成功与否直接决定了这一技术在产业界的认可程度和决策AI技术的发展方向，应用领域的难题也可以反过来指导决策AI理论的发展和创新。另一方面，建立成熟的，有一定规模的应用生态成为了决策AI技术应用的另一个重要议题，生态构建的成功与否体现了决策AI技术的应用门槛、其通用能力和泛化能力以及对不同任务的适应能力。应用生态也可以更加广泛地拓展决策AI的应用领域，打通不同应用领域所面临的问题和挑战。
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